Cette rubrique résume les concepts clés de Realtime Compute for Apache Flink. Utilisez-la comme référence rapide pour comprendre l'organisation des ressources et des opérations du service.
Hiérarchie
Le diagramme suivant illustre la hiérarchie des concepts clés dans Realtime Compute for Apache Flink. Comprendre cette structure vous aide à planifier le développement de vos tâches, leurs déploiements, leurs opérations ainsi que la gestion de la sécurité.
Concepts
Concept | Description | Documentation |
Management Console | La Management Console est la plateforme centrale de gestion et de configuration des espaces de travail. Elle offre un contrôle global sur le cycle de vie des espaces de travail et des namespaces, et permet d'ajuster l'allocation des ressources en fonction des besoins métier. Ses principales fonctionnalités incluent :
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Development Console | Chaque espace de travail dispose d'une Development Console indépendante, au sein de laquelle vous pouvez basculer entre différents namespaces cibles. La Development Console est dédiée au développement et aux opérations des tâches. Elle vous aide à gérer l'intégralité du cycle de vie d'une tâche, du développement jusqu'à la production. Ses principales fonctionnalités incluent :
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Espace de travail | Un espace de travail constitue l'unité de base pour la gestion des namespaces dans Realtime Compute for Apache Flink. Chaque espace de travail dispose de ressources de calcul isolées et d'une Development Console indépendante. | |
Namespace | Un namespace représente l'unité de base pour la gestion des tâches. Vous gérez toutes vos configurations, tâches et autorisations au sein d'un seul namespace. Créez plusieurs namespaces et attribuez-leur des ressources et des autorisations distinctes pour assurer une isolation complète des ressources et des autorisations entre différents locataires. | |
Ressource | L'unité de base des ressources de calcul dans Realtime Compute for Apache Flink est l'unité de calcul (CU). 1 CU = 1 vCPU + 4 Go de mémoire + 20 Go de stockage local (pour les journaux, les points de contrôle système et autres informations). La consommation en CU d'une tâche dépend du nombre de requêtes par seconde (QPS) du flux de données d'entrée, de la complexité du calcul et de la distribution spécifique des données d'entrée. Estimez le nombre de ressources à acheter en fonction de l'échelle de votre activité et de vos besoins en calcul. | |
Brouillon | Un brouillon correspond à une tâche SQL créée sur la page ETL ou à une tâche YAML créée sur la page Data Ingestion de la Development Console. Ce concept s'applique uniquement au développement de tâches via la Development Console et ne concerne pas le développement effectué à l'aide d'un SDK. | |
Déploiement | Un déploiement isole le développement de la production, empêchant ainsi les modifications apportées à un brouillon d'affecter une tâche en cours d'exécution en ligne. Créez un déploiement à partir d'un brouillon de tâche, d'un fichier JAR téléchargé ou d'un package Python. Chaque déploiement possède des propriétés de flux ou de lot définies. Ce concept s'applique au développement de tâches via la Development Console ainsi que via les SDK. | |
Instance de tâche | Une instance de tâche est une instance en cours d'exécution d'une tâche dans un environnement de production. Elle est générée à partir d'un déploiement et possède des propriétés de flux ou de lot définies. | Aucune |
Connecteur | Realtime Compute for Apache Flink fournit de nombreux connecteurs intégrés permettant de lire et d'écrire dans divers systèmes amont et aval. Il prend également en charge le téléchargement et l'utilisation de connecteurs personnalisés. | |
Fonction | Realtime Compute for Apache Flink prend en charge deux types de fonctions : les fonctions intégrées et les fonctions définies par l'utilisateur (UDF). | |
Catalogue | Un catalogue dans Realtime Compute for Apache Flink fournit les métadonnées provenant de systèmes externes. Ces métadonnées incluent des informations sur les bases de données, les tables, les champs et les partitions. | |
Rôle | Un rôle est un concept de sécurité dans Realtime Compute for Apache Flink qui représente un ensemble d'utilisateurs disposant des mêmes autorisations. Plusieurs utilisateurs peuvent appartenir à un même rôle, et un utilisateur peut appartenir à plusieurs rôles. Après avoir accordé des autorisations à un rôle, tous les utilisateurs de ce rôle héritent des mêmes autorisations. | |
Membre | Un membre est un concept de sécurité dans Realtime Compute for Apache Flink. Ajoutez des comptes Alibaba Cloud et des utilisateurs RAM en tant que membres. Un membre (autre que le propriétaire du projet) doit être ajouté au projet et recevoir des autorisations pour opérer sur ses données, tâches, ressources et fonctions. | |
File d'attente de ressources | Déployez des tâches dans des files d'attente spécifiques pour assurer l'isolation et la gestion des ressources. |